Data Governance & Data Management – der Schlüssel für datengetriebene Unternehmen

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Data Governance beschreibt das Gesamtkonzept der Datenverwaltung in Unternehmen. Sie umfasst Richtlinien, Rollen und Prozesse, die auf allen Ebenen ermöglichen, dass Datenbestände effektiv, sicher und verantwortungsvoll genutzt werden. Ein typisches Data-Governance-Programm legt beispielsweise fest, wer Zugriff auf bestimmte Informationen hat und welche Verfahren im Umgang mit sensiblen Unternehmensdaten eingehalten werden müssen.

Im Zentrum stehen dabei folgende Ziele:

• Datenqualität erhöhen: Klare Verantwortlichkeiten und standardisierte Prozesse verbessern die Qualität und Konsistenz des gesamten Datenbestandes.
• Compliance-Anforderungen erfüllen: Datenschutz, rechtliche Anforderungen und branchenspezifische Regularien werden sicher eingehalten.
• Datenverfügbarkeit verbessern: Informationen stehen den richtigen Mitarbeitern und Systemen genau dann zur Verfügung, wenn sie gebraucht werden.
• Sicherheit und Schutz der Daten: Risiken wie Datenverluste oder -missbrauch werden minimiert, beispielsweise durch klare Zugriffskontrollen und strenge Datenschutzrichtlinien.

Data Governance schafft somit die organisatorische Grundlage dafür, dass Daten als strategische Ressource behandelt und optimal genutzt werden können.

Während sich Data Governance auf die Steuerung und Kontrolle der Daten auf einer übergeordneten Ebene konzentriert, fokussiert sich das Data Management ganz konkret auf die operativen Aufgaben innerhalb der Organisation. Dazu zählen vor allem die Erfassung, Speicherung und Pflege von Datenbeständen sowie deren Bereitstellung für unterschiedliche Anwendungen und Systeme.

Im Zentrum stehen technische und prozessuale Maßnahmen, die sicherstellen, dass Daten verfügbar, aktuell und korrekt sind. Die Erfassung und Speicherung erfolgt typischerweise in Datenbanken, Cloud-Systemen oder Big-Data-Management-Plattformen, die Daten effizient verarbeiten und langfristig sichern können. Die Organisation und Pflege der Daten obliegt spezialisierten Datenmanagementsystemen, die eine strukturierte Ablage und regelmäßige Aktualisierung sicherstellen.

Damit Mitarbeiter und Systeme die Daten effektiv nutzen können, braucht es klare und kontrollierte Zugriffs- und Nutzungsverfahren, die eine schnelle und sichere Bereitstellung gewährleisten. Gleichzeitig muss das System jederzeit gewährleisten, dass die Daten technisch geschützt und kontinuierlich verfügbar sind – auch bei wachsender Datenmenge oder steigender Systemkomplexität.

Kurz gesagt: Data Management verantwortet den gesamten Lebenszyklus der Daten – von ihrer Entstehung bis zu ihrer langfristigen Verwendung – und bildet damit das operative Rückgrat einer modernen datengetriebenen Unternehmensorganisation.

Auch wenn Data Governance und Data Management eng verbunden sind und sich ergänzen, unterscheiden sie sich grundlegend in ihrer Rolle und ihren Aufgaben:

• Data Governance legt auf strategischer und organisatorischer Ebene die Grundlagen für den Umgang mit Daten fest. Sie definiert die Verantwortlichkeiten (Data Stewards, Data Stewardship), etabliert Best Practices und sorgt dafür, dass Compliance und Qualität sichergestellt sind.
• Data Management ist die praktische Umsetzung dieser Vorgaben. Es beschreibt operative Maßnahmen wie die Nutzung technischer Systeme, Verfahren und Tools, um Daten in hoher Qualität zur Verfügung zu stellen.

Gemeinsam ermöglichen sie eine optimale Nutzung der Ressource Daten: Während die Governance klare Richtlinien und Verantwortlichkeiten schafft, kümmert sich das Datenmanagement darum, dass diese Vorgaben im betrieblichen Alltag tatsächlich gelebt und umgesetzt werden.

Im Zusammenspiel sichern Data Governance und Data Management nicht nur die Qualität Ihrer Daten, sondern stärken auch das Vertrauen von Kunden und Mitarbeitern – und sind damit der Schlüssel für eine erfolgreiche digitale Transformation Ihres Unternehmens.
 

In modernen Organisationen entstehen Daten an unzähligen Stellen – in CRM-Systemen, IoT-Anwendungen, Cloud-Plattformen oder ERP-Systemen. Ohne einheitliche Richtlinien und definierte Verantwortlichkeiten entsteht ein fragmentierter Datenbestand, der nicht nur ineffizient, sondern auch riskant ist. Fehlerhafte Datenqualität, unklare Zuständigkeiten, redundante Speicherung und Verstöße gegen Datenschutz oder Compliance-Anforderungen sind häufige Folgen fehlender Governance.

Eine Data-Governance-Strategie schafft Klarheit: Sie regelt, welche Daten wie erfasst, gespeichert, verarbeitet und genutzt werden dürfen, wer darauf Zugriff hat, und nach welchen Verfahren die Datenqualität gesichert wird.

Data Governance stärkt den strategischen Einsatz Ihrer Daten auf mehreren Ebenen: Sie verbessert die Entscheidungsqualität durch verlässliche Informationen, ermöglicht eine gezielte Nutzung des Datenkapitals und sichert gleichzeitig rechtliche und technische Anforderungen ab. Unternehmen profitieren von höherer Effizienz, mehr Transparenz, geringeren Risiken und einem gestärkten Vertrauen bei Kunden und Partnern.

• Mehr Klarheit, Kontrolle & Einheitlichkeit in Ihrem Datenbestand
• Höhere Datenqualität durch saubere, aktuelle und verlässliche Informationen
• Rechtliche & operative Absicherung Ihres Unternehmens
• Automatisierte Verfahren und konsistente Datenflüsse für schnelle Prozesse
• Transparenz stärkt das Vertrauen von Kunden, Partnern und Mitarbeitenden

Darüber hinaus unterstützt sie die Umsetzung digitaler Initiativen – ob bei der Einführung neuer Technologien, dem Aufbau von Datenplattformen oder der Integration von Big-Data-Management-Lösungen. Data Governance ist kein Selbstzweck, sondern ein Wachstumsfaktor, der den professionellen Umgang mit Daten zu einem messbaren Wettbewerbsvorteil macht.

Ein Data Warehouse stellt eine zentrale, strukturierte Datenverwaltung sicher, indem es Daten aus verschiedenen Systemen und Quellen integriert, standardisiert und speichert. Dieser Ansatz verbessert die Datenqualität entscheidend, da Informationen bereits beim Erfassen auf Konsistenz, Qualität und Nutzbarkeit geprüft werden.

Gerade für Unternehmen, die regelmäßig standardisierte Reports und komplexe Analysen benötigen – beispielsweise in Branchen wie Finanzwesen, Logistik oder dem Handel – bieten Data Warehouses eine ideale Grundlage. Ihre strukturierte Speicherung ermöglicht schnelle Abfragen und gezielte Analysen, was wiederum hochwertige Entscheidungsgrundlagen schafft und das Risiko von Fehlern oder inkonsistenten Informationen reduziert.

Der Data Lake verfolgt im Vergleich dazu einen deutlich flexibleren Ansatz. Hier werden große Mengen verschiedenster Daten – sowohl strukturierte Daten, beispielsweise aus Datenbanken, als auch unstrukturierte Daten, etwa Social-Media-Inhalte, Textdateien oder Bild- und Videoformate – in ihrem ursprünglichen Format gespeichert. Das verschafft Organisationen den Vorteil, dass sie flexibel auf diese Daten zugreifen können, ohne vorher genau definieren zu müssen, wie und wofür sie diese einsetzen wollen.

Besonders wertvoll ist ein Data Lake in Szenarien wie der Entwicklung von KI-Anwendungen, explorativen Big-Data-Analysen oder zur Unterstützung neuer datengetriebener Geschäftsmodelle. Allerdings verlangt dieser Ansatz besonders hohe Anforderungen an Governance, Sicherheit und Kontrolle, um Risiken wie Datenchaos oder Qualitätsprobleme zu vermeiden.

Moderne Datenplattformen vereinen inzwischen oft die Vorteile beider Systeme und schaffen so eine zukunftssichere Lösung für Unternehmen. Durch die Integration von Data Warehouse- und Data Lake-Ansätzen bieten sie sowohl eine hohe Datenqualität als auch maximale Flexibilität bei der Datennutzung.

Cloud-basierte Datenplattformen erleichtern zudem den Zugriff auf Unternehmensdaten über alle Ebenen und Abteilungen hinweg, bieten hohe Skalierbarkeit und gewährleisten gleichzeitig Sicherheit und Datenschutz. Damit unterstützen sie ganzheitlich eine professionelle Data Governance und Datenmanagementstrategie.

Eine besondere Form der Datenplattformen sind sogenannte Customer Data Platforms (CDPs). Diese speziellen Anwendungen ermöglichen die Zusammenführung und zentrale Speicherung aller relevanten Kundendaten aus unterschiedlichen Kanälen und Systemen. Unternehmen erhalten damit eine vollständige und konsistente 360-Grad-Sicht auf ihre Kunden.

Das eröffnet völlig neue Möglichkeiten für personalisierte Kommunikation, gezielte Kundenansprache und kundenzentrierte Entscheidungen. Vor allem im Marketing, Vertrieb und Kundenservice helfen CDPs dabei, datenschutzkonform und zugleich effizient personalisierte Erlebnisse zu gestalten. Die Qualität und Verfügbarkeit von Kundendaten wird verbessert, Risiken hinsichtlich Compliance reduziert und letztlich das Kundenvertrauen nachhaltig gestärkt.

-> Erfahren Sie mehr über die Einsatzmöglichkeiten einer Customer Data Platform in Unternehmen !

Gerade im Kontext der Digitalisierung ist es entscheidend, sich frühzeitig mit diesen Compliance-Anforderungen vertraut zu machen und die eigene Governance entsprechend anzupassen.

Das Hauptziel des Data Governance Acts ist es, den sicheren, rechtskonformen und transparenten Datenaustausch zwischen Unternehmen, Behörden und Institutionen innerhalb der EU zu fördern. Dabei geht es insbesondere darum, das Vertrauen in den Umgang mit Daten zu stärken, die Verfügbarkeit hochwertiger Daten zu erhöhen und gleichzeitig Datenschutz sowie Informationssicherheit zu gewährleisten.

Zu den wesentlichen Anforderungen gehören klare Rahmenbedingungen, wie Daten innerhalb und zwischen Organisationen geteilt werden dürfen, welche Sicherheitsstandards dabei gelten und wie Transparenz in der Datenverwaltung sichergestelllt wird. Unternehmen müssen hierfür klare Regeln und Richtlinien für die Datennutzung aufstellen und sicherstellen, dass der Zugriff auf Datenbestände gezielt geregelt wird.

Der DGA verlangt außerdem, dass Unternehmen systematisch Maßnahmen treffen, um die Qualität und Integrität ihrer Daten sicherzustellen, und fördert den Aufbau von Datenplattformen, die diesen transparenten und sicheren Datenaustausch ermöglichen.

Um die Vorgaben des EU Data Governance Acts zu erfüllen, müssen Unternehmen eine aktive Data-Governance-Organisation aufbauen. Das bedeutet konkret, Prozesse, Verantwortlichkeiten und technische Lösungen klar zu definieren, um die Einhaltung der neuen regulatorischen Anforderungen zu gewährleisten.

Zu empfehlen ist hier insbesondere die Einführung eines Data-Governance-Programms, das klare Rollen und Verantwortlichkeiten festlegt – etwa durch spezielle Data Stewards, die den sicheren Umgang mit Unternehmensdaten aktiv steuern und kontrollieren.

In der Praxis bedeutet dies, Governance-Prozesse so aufzusetzen, dass Datenqualität, Datenschutz und Datensicherheit regelmäßig überprüft und dokumentiert werden. Unternehmen, die jetzt bereits in den Aufbau strukturierter Data-Governance-Verfahren investieren, profitieren von einem strategischen Vorteil: Sie vermeiden Risiken wie Datenschutzverstöße, fördern die Qualität ihrer Datenbestände und stärken zugleich das Vertrauen von Kunden, Partnern und Regulierungsbehörden.

Eine erfolgreiche Data Governance erfordert klare Verantwortlichkeiten auf allen Ebenen der Organisation. Neben einem Chief Data Officer (CDO), der strategische und organisatorische Verantwortung trägt, sind sogenannte Data Stewards unerlässlich. Sie übernehmen die operative Steuerung und Sicherstellung der Datenqualität in den jeweiligen Fachbereichen.

Gleichzeitig müssen Prozesse klar definiert sein: Wer darf Daten erfassen, wer hat Zugriff, wer stellt die Einhaltung der Datenschutzregeln sicher? Solche klar geregelten Zuständigkeiten sichern Qualität und Compliance, fördern eine professionelle Datenverwaltung und verhindern Chaos im Datenmanagement.

Stammdaten sind eine besonders wertvolle Ressource für Unternehmen – und gleichzeitig eine häufige Fehlerquelle, wenn sie unzureichend gepflegt oder uneinheitlich verwaltet werden. Ein professionelles Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM) sorgt dafür, dass zentrale Daten wie Kundeninformationen, Produktdaten oder Lieferantenstammdaten konsistent und korrekt vorliegen.

Hierbei ist es entscheidend, klare Governance-Richtlinien festzulegen, welche Abteilung für welche Daten verantwortlich ist und wie Stammdaten erfasst, aktualisiert und genutzt werden. Gut gepflegte Stammdaten ermöglichen bessere Entscheidungen, schnellere Prozesse und vermeiden teure Fehler.

Die Einführung von Data Governance ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess – und sollte entsprechend gut vorbereitet sein. Unternehmen, die strukturiert und pragmatisch vorgehen, sichern sich nicht nur eine höhere Datenqualität, sondern auch eine schnellere Akzeptanz im Unternehmen. Diese Best Practices haben sich in der Praxis besonders bewährt:

1. Ziele und Nutzen klar definieren
   Starten Sie mit einer verständlichen Zielsetzung: Warum führen Sie Data Governance ein, was soll erreicht werden und welchen konkreten Mehrwert bringt es den einzelnen Fachbereichen?
2. Verantwortlichkeiten frühzeitig festlegen
   Benennen Sie zentrale Rollen wie Data Stewards, Data Owner und Governance-Verantwortliche – und verankern Sie diese organisatorisch. Klare Zuständigkeiten verhindern Unsicherheit und fördern eine nachhaltige Datenverantwortung.
3. Pilotbereiche auswählen und skalieren
   Beginnen Sie nicht unternehmensweit, sondern mit einem Pilotbereich (z. B. Kundendaten im Vertrieb), um erste Erfahrungen zu sammeln. Diese helfen, Prozesse zu verfeinern und später unternehmensweit zu skalieren.
4. Regelkommunikation und Schulungen einplanen
   Governance lebt vom Verständnis der Mitarbeitenden. Schaffen Sie über Schulungen, Workshops und regelmäßige Kommunikation ein Bewusstsein für den Wert der Daten und die Notwendigkeit gemeinsamer Standards.
5. Governance-Prozesse digital unterstützen
   Setzen Sie auf Data-Governance-Tools, die Automatisierung, Nachvollziehbarkeit und Regelkonformität ermöglichen. Besonders in komplexen Systemlandschaften helfen sie, Prozesse dauerhaft effizient zu halten.
6. Erfolge sichtbar machen
   Zeigen Sie Quick Wins – etwa die Reduzierung fehlerhafter Stammdaten oder die schnellere Verfügbarkeit von Reports – um Akzeptanz zu stärken und internes Vertrauen in den Governance-Ansatz aufzubauen.

Diese schrittweise Umsetzung sorgt dafür, dass Data Governance nicht als bürokratisches Konstrukt wahrgenommen wird, sondern als echter Enabler für mehr Datenqualität, Sicherheit und unternehmerischen Erfolg.

Professionelle Enterprise-Lösungen wie die der Telekom MMS helfen Unternehmen dabei, Data Governance effektiv umzusetzen und die notwendigen Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Solche Plattformen unterstützen Unternehmen durch automatisierte Verfahren zur Sicherstellung der Datenqualität, Einhaltung von Datenschutzvorgaben und durch strukturierte Verwaltung von Verantwortlichkeiten und Zugriffsrechten.

Der Einsatz spezialisierter Tools erleichtert somit nicht nur die Implementierung der Governance-Maßnahmen, sondern sorgt langfristig für eine zuverlässige, sichere und transparente Nutzung der Unternehmensdaten. Insbesondere größere Organisationen profitieren dabei von der Skalierbarkeit und Integrationsfähigkeit dieser professionellen Lösungen.

Data Governance ist nicht bloß eine regulatorische Pflicht, sondern eine zentrale strategische Maßnahme für nachhaltiges Unternehmenswachstum. Durch klare Verantwortlichkeiten, strukturierte Verfahren und moderne technische Systeme ermöglichen Unternehmen eine gezielte Nutzung ihres Datenkapitals. Das Ergebnis sind bessere Entscheidungen, minimierte Risiken und ein messbarer Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, die diesen Weg gehen, stärken ihre digitale Transformation und stellen die Weichen für zukünftigen Erfolg.